論文の概要: Argoverse 2: Next Generation Datasets for Self-Driving Perception and Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.00493v1
• Date: Mon, 2 Jan 2023 00:36:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-03 13:40:36.623772
• Title: Argoverse 2: Next Generation Datasets for Self-Driving Perception and Forecasting
• Title（参考訳）: Argoverse 2: 自己認識と予測のための次世代データセット
• Authors: Benjamin Wilson, William Qi, Tanmay Agarwal, John Lambert, Jagjeet Singh, Siddhesh Khandelwal, Bowen Pan, Ratnesh Kumar, Andrew Hartnett, Jhony Kaesemodel Pontes, Deva Ramanan, Peter Carr, James Hays
• Abstract要約: Argoverse 2(AV2)は、自動運転分野の研究の知覚と予測のための3つのデータセットの集合である。 Lidarデータセットには、ラベルなしのLidar点雲とマップ整列ポーズの2万のシーケンスが含まれている。 Motion Forecastingデータセットには、各ローカルシーンにおける自動運転車と他のアクター間の興味深い、挑戦的なインタラクションのために採掘された25万のシナリオが含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.7364925689825
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce Argoverse 2 (AV2) - a collection of three datasets for perception and forecasting research in the self-driving domain. The annotated Sensor Dataset contains 1,000 sequences of multimodal data, encompassing high-resolution imagery from seven ring cameras, and two stereo cameras in addition to lidar point clouds, and 6-DOF map-aligned pose. Sequences contain 3D cuboid annotations for 26 object categories, all of which are sufficiently-sampled to support training and evaluation of 3D perception models. The Lidar Dataset contains 20,000 sequences of unlabeled lidar point clouds and map-aligned pose. This dataset is the largest ever collection of lidar sensor data and supports self-supervised learning and the emerging task of point cloud forecasting. Finally, the Motion Forecasting Dataset contains 250,000 scenarios mined for interesting and challenging interactions between the autonomous vehicle and other actors in each local scene. Models are tasked with the prediction of future motion for "scored actors" in each scenario and are provided with track histories that capture object location, heading, velocity, and category. In all three datasets, each scenario contains its own HD Map with 3D lane and crosswalk geometry - sourced from data captured in six distinct cities. We believe these datasets will support new and existing machine learning research problems in ways that existing datasets do not. All datasets are released under the CC BY-NC-SA 4.0 license.
• Abstract（参考訳）: Argoverse 2 (AV2) - 自動運転分野の研究の知覚と予測のための3つのデータセットのコレクション。 注釈付きSensor Datasetは、1000のマルチモーダルデータのシーケンスを含み、7つのリングカメラからの高解像度画像と2つのステレオカメラに加えて、ライダーポイント雲と6-DOFマップアライメントのポーズを含んでいる。 シーケンスには26のオブジェクトカテゴリに対する3次元立方体アノテーションが含まれており、これらはすべて3次元知覚モデルのトレーニングと評価を支援するのに十分なサンプルである。 Lidar Datasetには、ラベルなしのLidar点雲とマップ整列ポーズの2万のシーケンスが含まれている。 このデータセットはライダーセンサデータの史上最大のコレクションであり、自己教師付き学習とポイントクラウド予測の新たなタスクをサポートする。 最後に、モーション予測データセットには25万のシナリオが含まれており、各ローカルシーンにおける自動運転車と他のアクターとの興味深い、挑戦的なインタラクションのために掘り起こされている。 モデルは、各シナリオにおける「装飾されたアクター」の将来の動きを予測し、オブジェクトの位置、方向、速度、カテゴリーをキャプチャするトラック履歴を提供する。 3つのデータセットすべてにおいて、それぞれのシナリオには3dレーンと横断歩道ジオメトリを備えた独自のhdマップが含まれている。 これらのデータセットは、既存のデータセットが行なわない方法で、新しい機械学習研究の問題をサポートすると信じています。 すべてのデータセットはCC BY-NC-SA 4.0ライセンスでリリースされている。

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